lcd特征

庙算兵棋推演AI开发初探（7-神经网络训练与评估概述）

前面我们提取了特征做了数据集、设计并实现了处理数据集的神经网络，接下来我们需要训练神经网络了，就是把数据对接好灌进去，训练后查看预测的和实际的结果是否一致——也就是训练与评估。
超自然祈祷·2025-06-29 16:24

【第二章:机器学习与神经网络概述】03.类算法理论与实践-(3)决策树分类器

决策树是一种常用于分类和回归的树状结构模型，它通过一系列特征判断进行决策，有良好的可解释性。
IT古董·2025-06-29 16:51

【二】19.关于LCD和LTDC

1.LCD简介：（1）什么是LCD:全称LiquidCrystalDisplay,其构造是在两片平行得玻璃基板中放置液晶盒，下基板玻璃上设置TFT（薄膜晶体管），上基板玻璃上设置彩色滤光片，通过TFT上的信号与电压改变来控制液晶分子的转动方向
我滴Yang·2025-06-29 15:49

landsat卫星遥感影像下载、处理教程

下载遥感影像——以Landsat影像下载为例_usgs怎么下载遥感影像-CSDN博客L1TP数据进行了几何校正和辐射校正，L2SP数据在此基础上，进一步处理后的数据，通常包括地表反射率和其他相关的地表特征信息
一条破秋裤·2025-06-29 14:43

并发编程 - 守护线程与非守护线程

用户自己创建的线程，如果主线程停止掉，不会影响用户线程用户线程也叫非守护线程gc线程（线程不定时回收垃圾）属于守护线程当所有的非守护线程结束时，程序也就终止了，同时会杀死进程中的所有守护线程2.守护线程特征
ゞ浪人与酒丶0·2025-06-29 14:38

基于OpenCV图像分割与PyTorch的增强图像分类方案

通过先对图像进行分割提取感兴趣区域（RegionofInterest，ROI），再进行分类，可以有效减少背景干扰，突出关键特征，从而提高分类准确率。
从零开始学习人工智能·2025-06-29 13:04

OpenCV 三维重建实战：从工业检测到自动驾驶，3 大场景代码全解析

通过特征点检测与匹配算法（如SIFT、ORB等）找到不同图像间的对应点，再用
从零开始学习人工智能·2025-06-29 13:34

【数据挖掘】分类算法学习—ID3

分类算法学习—ID3ID3（IterativeDichotomiser3）是一种经典的决策树学习算法，由RossQuinlan于1986年提出，主要用于处理离散特征的分类问题。
会的全对٩(ˊᗜˋ*)و·2025-06-29 11:49

理解不同层的表示（layer representations）

在机器学习和深度学习领域，特别是在处理音频和自然语言处理（NLP）任务时，"层的表示"（layerrepresentations）通常是指神经网络不同层在处理输入数据时生成的特征或嵌入。
科学禅道·2025-06-29 11:48

基于机器学习的人形机器人电池健康状态预测方法

基于机器学习的人形机器人电池健康状态预测方法：从理论到实践的系统解析关键词电池健康状态（SOH）、剩余使用寿命（RUL）、人形机器人、机器学习、时序数据建模、多模态特征融合、边缘计算部署摘要本报告系统解析基于机器学习的人形机器人电池健康状态预测方法
AI天才研究院·2025-06-29 11:18

Day33打卡 @浙大疏锦行

知识点回顾：PyTorch和cuda的安装查看显卡信息的命令行命令（cmd中使用）cuda的检查简单神经网络的流程数据预处理（归一化、转换成张量）#仍然用4特征，3分类的鸢尾花数据集作为我们今天的数据集
ayuan0119·2025-06-29 10:43

C++ 多态与虚函数

这一篇介绍一下C++面向对象三大特征之一的多态(之前面试某大厂的实习生被问到多态，后来又了解到一些设计模式，才体会到多态的强大，在这里把对多态的一点点浅显认识总结一下)如有侵权，请联系删除，如有错误，欢迎大家指正
可乐船长2020·2025-06-29 10:11

Python编程：色温

色温（ColorTemperature）是一个用来描述光源颜色特征的物理量，通常用开尔文温度（K）表示。它并不是指灯泡或光源的实际温度，而是以绝对黑体辐射为参照的一种度量方式。
倔强老吕·2025-06-29 09:07

《三生原理》如何优化注意力机制？

主要体现在动态计算重构、位置编码革新与训练效率提升三方面，具体路径如下：‌一、动态筛网替代传统注意力计算‌‌三级筛网分层过滤‌‌初级筛网‌：基于素数参数化公式（p=3(2n+1)+2(2n+m+1)）预判无效特征交互
·2025-06-29 07:53

DAY 41 简单CNN

@浙大疏锦行https://blog.csdn.net/weixin_45655710知识回顾数据增强卷积神经网络定义的写法batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图调度器
yizhimie37·2025-06-29 07:51

层归一化Layer Normalization

与批归一化（BatchNormalization）类似，层归一化是一种归一化技朧，但是它是对每个样本的特征进行归一化，而不是对整个批次的特征进行归一化。
Summer_Anny·2025-06-29 05:06

操作系统基本概念与进程管理：从入门到精通

目录操作系统基本概念与进程管理：从入门到精通一、常见操作系统与计算机系统层次结构二、操作系统的概念、功能与特征三、操作系统的发展与分类四、进程管理（一）进程的状态与状态转换（二）前驱图（三）进程同步与互斥机制
阿贾克斯的黎明·2025-06-29 02:45

【鸿蒙开发】响应式设计

实现断点响应式布局中最常使用的特征是窗口宽度及窗口高宽比，可以将窗口宽度及
·2025-06-29 02:29

机器视觉_图像算法（六）——形状矩(Hu)

图像形状矩：一个从一幅数字图形中计算出来的矩集，通常描述了该图像形状的全局特征，并提供了大量的关于该图像不同类型的几何特性信息，比如大小、位置、方向及形状等。
智能之心·2025-06-29 01:35

目标跟踪存在问题以及解决方案

3D跟踪一、数据特性引发的跟踪挑战1.点云稀疏性与远距离特征缺失问题表现：激光雷达点云密度随距离平方衰减（如100米外车辆点云数不足近距离的1/10），导致远距离目标几何特征（如车轮、车顶轮廓）不完整，
选与握·2025-06-29 00:57

《聚类算法》入门--大白话篇：像整理房间一样给数据分类

它通过观察衣服的颜色、大小、款式这些特征，把相似的放在一起，不相似的分开。在计算机世界里，聚类算法就是帮我们把杂乱的数据分成有意义的组。
·2025-06-28 20:27

中断与其他函数共享变量、临界资源的保护

volatilevolatile概念作用volatile(英译:易变的)是一个特征修饰符关键字，防止编译器对修饰的变量相关代码进行优化，每次使用都重新读取变量的值，而不是使用寄存器里的备份。
匠在江湖·2025-06-28 20:56

单片机病房呼叫系统设计

系统设计包括矩阵键盘，LCD12864液晶显示器显示电路
01单片机设计·2025-06-28 19:52

基于OpenCv的图片倾斜校正系统详细设计与具体代码实现

通过对图像进行预处理、增强、分割、特征提取等操作,可以从图像中获取有价值的信息,为后续的分析和决策提供支持。1.2图像倾斜问题及其影响在实际应用中,由于
AI大模型应用之禅·2025-06-28 18:11

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）

它通过卷积层自动提取数据的特征，并利用空间共享权重和池化层减少参数量和计算复杂度，成为计算机视觉领域的核心技术。
不想秃头的程序·2025-06-28 16:01

JVM(9)——详解Serial垃圾回收器

一、Serial回收器的定位与设计目标核心特点：单线程(Single-Threaded)这是Serial回收器最根本的特征。
十六点五·2025-06-28 15:48

008 【入门】算法和数据结构简介

算法与数据结构系统概览|[算法]-[基础]-[通用]一、算法分类与应用1.硬计算类算法|[算法]-[中级]-[通用]特点应用场景复杂度特征-精确求解问题-可能带来较高计算复杂度-大厂笔试/面试-ACM竞赛
要天天开心啊·2025-06-28 13:09

区块链技术概述：从比特币到Web3.0

目录区块链技术概述：从比特币到Web3.0引言：数字革命的下一篇章1.区块链技术基础1.1区块链定义与核心特征1.2区块链数据结构可视化2.比特币：区块链的开端2.1比特币的核心创新2.2比特币交易生命周期
闲人编程·2025-06-28 12:31

【机器学习与数据挖掘实战 | 医疗】案例18：基于Apriori算法的中医证型关联规则分析

它利用统计和计算方法，使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程，旨在提取有价值的信息和知识。
Francek Chen·2025-06-28 11:22

【Python深度学习】零基础掌握Pytorch Pooling layers nn.MaxPool方法

在深度学习的世界中，MaxPooling是一种关键的操作，用于降低数据的维度并保留重要特征。这就像是从一堆照片中挑选出最能代表某个场景的那张。
Mr数据杨·2025-06-28 10:20

用Python实现生信分析——功能预测详解

功能预测是生物信息学中的一项重要任务，通过分析基因或蛋白质序列的特征，推测它们的生物学功能。功能预测通常涉及多种方法，包括序列比对、基序识别、机器学习模型等。
写代码的M教授·2025-06-28 07:57

人工智能-基础篇-5-建模方式（判别式模型和生成式模型）

如：判断一张图片是猫还是狗，直接学习“猫”和“狗”的特征差异（如耳朵形状、
·2025-06-28 01:53

使用 Laravel + Redis 优化 MySQL 多字段 DISTINCT 查询性能

背景需求我们有一个MySQL表，数据量约为50万条，字段结构如下：表字段：a,b,c,d,e,f,g字段特征：每个字段都是枚举类型，枚举值数量从几十到两百不等字段a已建立索引数据量：500,000条记录查询需求
·2025-06-28 00:43

CVPR 2024 3D方向总汇包含（3DGS、三维重建、深度补全、深度估计、全景定位、表面重建和特征匹配等）

1、3D方向Rapid3DModelGenerationwithIntuitive3DInputInstantaneousPerceptionofMovingObjectsin3DNEAT:Distilling3DWireframesfromNeuralAttractionFields⭐codeSculptingHolistic3DRepresentationinContrastiveLangua
·2025-06-28 00:45

OpenCV双目视觉棋盘格标定、特征匹配及三维坐标计算

OpenCV双目视觉棋盘格标定、特征匹配及三维坐标计算【下载地址】OpenCV双目视觉棋盘格标定特征匹配及三维坐标计算OpenCV双目视觉棋盘格标定、特征匹配及三维坐标计算本资源库提供了基于OpenCV
·2025-06-27 22:35

万年历单片机c语言程序,51单片机c语言电子万年历完整程序.pdf

该程序为51单片机c语言电子万年历#include"reg52.h"//#include#defineucharunsignedchar#defineuintunsignedintsbitlcden=P3
叶居居·2025-06-27 22:02

单片机菜单

单片机菜单结构设计单片机：STM32F030F4@48MHz开发环境：keil+stm32cubemx显示屏：LCD12864一、准备工作：1、按键功能正常本例用了3个按键，上按键=切换菜单里面的项目；
路过羊圈的狼·2025-06-27 22:31

基于单片机的LCD菜单设计

在小型的单片机设备中，需要使用LCD菜单进行人机交互。对于这种交互的实现，一来无需像在手机上做APP一样，做出花哨的界面效果；二来这种小设备也不支持那样太消耗资源的界面系统。
卖水果的·2025-06-27 22:31

基于大模型的短暂性脑缺血发作（TIA）全流程预测与诊疗辅助系统技术方案大纲

系统核心目标构建多模态数据融合的TIA预测-干预-管理闭环，覆盖术前预警、术中决策、术后康复全周期二、系统架构模块1.术前预测模块高危人群筛查模型输入：电子健康记录(EHR)、基因数据、可穿戴设备实时监测特征工程
LCG元·2025-06-27 18:34

男性美颜SDK，专属方案，重塑男性魅力新维度

然而，传统美颜方案往往以女性审美为基准，过度追求“无瑕肌肤”与“柔和轮廓”，导致男性用户在美颜后易出现面部细节丢失、特征模糊等问题，甚至失去原本的阳刚气质。
美摄科技·2025-06-27 18:32

Sklearn 机器学习 数值离散化 虚拟编码

我是ThomasKant，很开心能在CSDN上与你们相遇～本博客的精华专栏：【自动化测试】【测试经验】【人工智能】【Python】Sklearn机器学习：数值离散化+虚拟编码实战详解在机器学习的特征工程中
Thomas Kant·2025-06-27 16:20

DAY 33 简单的神经网络

1.数据预处理（0）准备数据、划分数据#仍然用4特征，3分类的鸢尾花数据集作为我们今天的数据集fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportnumpyasnp
2401_84854050·2025-06-27 15:14

线性代数和c语言先学哪个,线性代数和哪个更有用？

1、线性代数内容：行列式、矩阵、向量、线性方程组、特征值和特征向量、二次型。2、高等数学内容：函数·极限·连续、导数与微分、不定积分、定积分及广义积分、中值定理的证明、常微分方程、一元微积分的应用
段丞博·2025-06-27 13:31

代码随想录|图论|04广度优先搜索理论基础

当然，也有一些问题是广搜和深搜都可以解决的，例如岛屿问题，这类问题的特征就是不涉及具体的遍历方式，只要能把相邻且相同属性的节点标记上就行。
Paper Clouds·2025-06-27 08:25

E.l.f. 将人工智能色彩匹配技术引入美妆领域，应用于 Pinterest 平台

在指定的微网站上，消费者可以上传自拍照，以获得色彩季节分析，并发现与他们独特特征相匹配的彩妆色调。参与者还将获得一个精选的Pinterest板，上面有可购买的E.l.f.产品。
marteker·2025-06-27 07:21

《论三生原理》建立异构耦合范式？

AI辅助创作：《论三生原理》中的数学框架不属于传统代数、序或拓扑结构中任何一种单一类型，而是融合多种结构特征并引入文化符号转译机制的新型跨范式模型，其核心表现为以下三重属性：一、‌基础结构：参数化代数系统‌‌代数运算嵌入文化变量‌核心素数公式
·2025-06-27 07:17

【机器学习的五大核心步骤】从零构建一个智能系统

目录一、数据处理：一切从“数据”开始✅常见数据源✅关键任务二、特征工程：从“数据”中提取“洞察”✅常用方法✅高阶技巧三、建立模型：从“算法”到“智能”✅模型类型✅常见算法✅模型训练四、评估迭代：没有反馈
·2025-06-27 06:08

剑指offer-6、旋转数组的最小数字

思路及解答在这⾥最重要的特征是⾮递减排序，也就是本来是递增的，如果旋转后会出现什么情况呢？肯定会出现先递增，再递减的情况
·2025-06-27 05:53

LDPC纠错码：通过低密度奇偶校验码将逻辑量子比特的物理量子比特需求降低90%，仅需12个物理量子比特支撑1个逻辑量子比特，显著降低错误率

以下从原理、应用机制、实验依据及影响机制四个维度展开分析：一、LDPC纠错码的核心原理与优势LDPC码是一种线性分组纠错码，其核心特征在于奇偶校验矩阵的稀疏性：稀疏矩阵结构校验矩阵$\mathbf{H}
百态老人·2025-06-27 03:52

3 大语言模型预训练数据-3.2 数据处理-3.2.2 冗余去除——1.SimHash算法处理冗余信息的核心原理

**文本预处理与特征提取**2.**特征向量化与哈希映射**3.**特征向量聚合**4.**降维生成SimHash值**5.
·2025-06-27 03:50
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